طرح سؤال على روبوت دردشة بالذكاء الاصطناعي ليس عملاً سحرياً؛ بل يعتمد على مراكز بيانات (data centers) ضخمة تستهلك قدراً كبيراً من الطاقة. يمكن لاستعلام واحد (prompt) أن يستهلك نحو عشرة أضعاف الكهرباء مقارنة بعملية بحث عادية على Google. في عام 2023، شكّلت مراكز البيانات 4.4% من استهلاك الكهرباء في الولايات المتحدة ونحو 1.5% من الاستهلاك العالمي، مع توقّعات بأن يتضاعف الطلب على الأقل بحلول 2030. ويحذّر الباحثون من أن أحمال عمل الذكاء الاصطناعي (workloads) قد تمثّل قريباً ما يقارب نصف استهلاك الكهرباء في مراكز البيانات.
يأتي العبء الطاقي من مرحلتين: التدريب (training) والاستدلال (inference). يمتد تدريب النماذج العملاقة الحالية عبر العديد من الخوادم — إذ يمكن لخادم Nvidia DGX A100 واحد سحب ما يصل إلى 6.5 كيلوواط (kW) — وقد يستمر لأسابيع، مع تقدير تدريب GPT-4 وحده بنحو 50 غيغاواط ساعي (GWh)، أي ما يعادل قرابة ثلاثة أيام من استهلاك مدينة سان فرانسيسكو للكهرباء. الاستدلال أخف لكل طلب، لكنه يصبح هائلاً عند الجمع: اعتباراً من يوليو 2025، يتعامل ChatGPT مع أكثر من 2.5 مليار استعلام يومياً، فيما تتوسع أدوات مساعدة أخرى بسرعة. وبما أن الشركات لا تكشف إلا القليل عن أثرها الحقيقي على الطاقة، يعكف الباحثون على تتبّع ما أمكنهم ويحثّون صانعي السياسات والمستخدمين على الدفع باتجاه مزيد من الشفافية والكفاءة.
النقاط الرئيسية
- استعلام واحد لروبوت دردشة بالذكاء الاصطناعي (AI chatbot) قد يستهلك نحو عشرة أضعاف كهرباء بحث ويب عادي.
- مراكز البيانات (data centers) استخدمت 4.4% من كهرباء الولايات المتحدة في 2023 ونحو 1.5% عالمياً؛ وقد يتضاعف الطلب الإجمالي على الأقل بحلول 2030.
- قد يشكّل الذكاء الاصطناعي (AI) قريباً ما يقترب من نصف استهلاك طاقة مراكز البيانات مع نمو أحمال العمل (workloads).
- التدريب (training) يلتهم الطاقة (خوادم Nvidia DGX A100 حتى 6.5 كيلوواط (kW)؛ تدريب GPT-4 قرابة 50 غيغاواط ساعي (GWh))، بينما يتسع الاستدلال (inference) مع مليارات الاستعلامات (prompts) يومياً.
- ضعف الشفافية يعرقل التقدم؛ يتابع الباحثون استهلاك الطاقة للنماذج ويدعون إلى إفصاح أقوى وسياسات أكثر صرامة لرفع الكفاءة.
في جملة واحدة
روبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي (AI chatbots) كثيفة الاستهلاك للطاقة لأن تدريب النماذج الضخمة وخدمة مليارات الاستعلامات اليومية (prompts) يرهقان مراكز البيانات (data centers). ثمة حاجة إلى شفافية أفضل وإجراءات سياساتية وتنظيمية لقياس الأثر المتنامي للطاقة في الذكاء الاصطناعي (AI) وإدارته وتقليصه.
المصادر: 1